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OpenAI大善人啊！这才是授人以渔！！
简直是保姆级教程，教会你怎么用image 2.5生成自己想要的图！！OpenAI 刚刚发布了一份非常详细的 GPT Image 2.5 Prompt 指南，而且完全免费！
这份指南把图片生成和编辑时，提示词到底该怎么写，讲得非常清楚。其中一个很重要的原则是：
先说清楚你最终想要什么，再描述画面细节。
一条完整的图片提示词，最好依次交代：最终用途、主体、构图、风格、光线、材质、文字，以及不能出现什么（负面提示词）。如果图片里需要生成指定文字，最好直接用引号写出需要出现的完整内容，同时明确说明文字的位置、字体风格和视觉效果，并额外要求：不要生成任何多余文字、Logo 或水印。对于image 2.5的拿手好戏，图片编辑，要想做到言出法随，不要只告诉模型“改什么”，还要明确告诉它：哪些东西绝对不能动。比如提示词这么写：只把画面中的白色椅子改成木质椅子，保持原来的镜头角度、构图、光线、阴影、背景和其他家具完全不变。这个思路其实很实用，模型越来越强大，再也不用像一年前用Nanobanana或者Mj，需要大段大段专业术语，但是提示词的框架还是有一定的范式，这是不会变的。官方还特别建议，复杂图片不要一次改太多东西。
一次只修改一个变量，然后把上一张生成结果继续作为下一次编辑的输入，也就是说如果改的多，更建议用多轮修改的方式。
这样可以最大程度减少反复修改之后，人物、构图和细节越来越跑偏的问题。如果你经常用 AI 生成图片，或者想系统学一下怎么写出更稳定、更可控的图片 Prompt，这份指南确实值得学习，并且学习门槛很低！链接放下面了，建议收藏！！
简直是保姆级教程，教会你怎么用image 2.5生成自己想要的图！！OpenAI 刚刚发布了一份非常详细的 GPT Image 2.5 Prompt 指南，而且完全免费！
这份指南把图片生成和编辑时，提示词到底该怎么写，讲得非常清楚。其中一个很重要的原则是：
先说清楚你最终想要什么，再描述画面细节。
一条完整的图片提示词，最好依次交代：最终用途、主体、构图、风格、光线、材质、文字，以及不能出现什么（负面提示词）。如果图片里需要生成指定文字，最好直接用引号写出需要出现的完整内容，同时明确说明文字的位置、字体风格和视觉效果，并额外要求：不要生成任何多余文字、Logo 或水印。对于image 2.5的拿手好戏，图片编辑，要想做到言出法随，不要只告诉模型“改什么”，还要明确告诉它：哪些东西绝对不能动。比如提示词这么写：只把画面中的白色椅子改成木质椅子，保持原来的镜头角度、构图、光线、阴影、背景和其他家具完全不变。这个思路其实很实用，模型越来越强大，再也不用像一年前用Nanobanana或者Mj，需要大段大段专业术语，但是提示词的框架还是有一定的范式，这是不会变的。官方还特别建议，复杂图片不要一次改太多东西。
一次只修改一个变量，然后把上一张生成结果继续作为下一次编辑的输入，也就是说如果改的多，更建议用多轮修改的方式。
这样可以最大程度减少反复修改之后，人物、构图和细节越来越跑偏的问题。如果你经常用 AI 生成图片，或者想系统学一下怎么写出更稳定、更可控的图片 Prompt，这份指南确实值得学习，并且学习门槛很低！链接放下面了，建议收藏！！
引用自 X
原帖地址：https://x.com/i/status/2097707144359354673
原帖：
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我感觉，GPT image2，以及最新的image 2.5，大概率是炼化了大量 𝕏 创作者的生图提示词！！最开始的Nanobanana Pro时代，包括神佬 @berryxia 、黄sir @servasyy_ai 、歸藏佬 @op7418 、宝玉 @dotey 等等一众 𝕏 创作者们创造了大量的生图提示词，真的是百花齐放，很多让人眼前一亮的风格和图，到现在都记忆犹新。
我也在那个时候分享提示词，收获了第一批朋友的关注！而今天用image 2.5，几乎只需要一句话，就基本可以还原那些熟悉的效果。所以任何技术的发展，都遵循一个规律：
前人种树，后人乘凉。
我也在那个时候分享提示词，收获了第一批朋友的关注！而今天用image 2.5，几乎只需要一句话，就基本可以还原那些熟悉的效果。所以任何技术的发展，都遵循一个规律：
前人种树，后人乘凉。
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